交通数据补全方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种交通数据补全方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理领域，其中方法包括：获取待补全交通数据，将待补全交通数据输入编码器子模型，得到交通特征编码结果，然后将交通特征编码结果输入解码器子模型，得到交通数据补全结果，其中编码器子模型和解码器子模型均包含空间图注意力层。基于编码器和解码器结构，结合了图注意力机制，学习并利用交通网络的非欧几里得空间相关性提高交通数据补全的准确性，同时能在交通数据极端缺失的情况下，保持稳定的补全性能，具有较高的普适性。具有较高的普适性。具有较高的普适性。

【技术实现步骤摘要】
交通数据补全方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及数据处理
，尤其涉及一种交通数据补全方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着智能交通系统的发展，交通信息服务逐渐进入了人们的日常生活当中，该服务可以向公众提供道路上的交通拥堵情况、交通信号控制、目的地预测等交通信息，帮助人们制定出行计划，避让拥堵，提高出行效率。研究人员提出了许多数据驱动的方法，如交通速度预测、交通信号控制、出发地目的地预测等。这些数据驱动的方法在很大程度上依赖于高质量的时空交通数据。通常，上述交通数据信息(例如各道路的拥堵等级、旅行速度、旅行时间等)可以通过浮动车、监控摄像头、地面线圈、路侧传感器等来源获取并计算加工而成。
[0003]然而由于各种自然和人为因素，例如数据采集装置覆盖率不足、故障或采集环境不适宜等原因，道路上的交通信息有时存在数据缺失的现象，真实场景中收集的交通数据往往是不完整的或被破坏的。例如：从空间上看，在某一时刻，有的道路上有交通信息，有的道路上没有交通信息；从时间上看，在某条道路上，有的时段有交通信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交通数据补全方法，其特征在于，包括：获取待补全交通数据；将所述待补全交通数据输入预先训练好的交通数据补全模型的编码器子模型，得到交通特征编码结果，所述编码器子模型由包含空间图注意力层的图注意力编码时空块构成；将所述交通特征编码结果输入预先训练好的交通数据补全模型的解码器子模型，得到交通数据补全结果，所述解码器子模型由包含空间图注意力层的图注意力解码时空块构成。2.根据权利要求1所述的交通数据补全方法，其特征在于，所述获取待补全交通数据后，还包括：对所述待补全交通数据进行数据预处理，包括：根据所述待补全交通数据得到随机缺失数据集，所述随机缺失数据集包括：缺失点数据和缺失点位置；将所述随机缺失数据集作为所述待补全交通数据。3.根据权利要求1所述的交通数据补全方法，其特征在于，所述交通数据补全模型的训练过程包括：根据交通缺失数据得到训练数据集，所述训练数据集包括交通缺失数据样本和对应的真实观测值；将所述训练数据集输入到所述交通数据补全模型中，输出交通数据补全预测值；根据目标函数收敛条件，使得所述交通数据补全预测值和所述真实观测值之间的目标损失值最小化，调整所述交通数据补全模型的权值参数，从而得到训练好的所述交通数据补全模型。4.根据权利要求1所述的交通数据补全方法，其特征在于，所述图注意力编码时空块包括依次连接的空间图注意力层和时间卷积层，所述图注意力解码时空块包括依次连接的空间图注意力层和时间反卷积层。5.根据权利要求4所述的交通数据补全方法，其特征在于，所述将所述待补全交通数据输入预先训练好的交通数据补全模型的编码器子模型，得到交通特征编码结果，包括：将所述待补全交通数据输入到所述图注意力编码时空块的所述空间图注意力...

【专利技术属性】
技术研发人员：余剑峤，叶勇超，
申请(专利权)人：南方科技大学，
类型：发明
国别省市：